2.4. RAG y casos de uso

2.4. Introducción a los Agentes y la arquitectura RAG

Hasta ahora hemos "chateado" con la IA. Pero para generar valor empresarial, necesitamos Agentes que tengan acceso a tus datos.

Diferencia técnica: Chatbot vs. Agente

Característica
Chatbot (ChatGPT Estándar)
Agente de IA (Lo que construiremos)

Conocimiento

Entrenado con datos públicos hasta 2023.

Conectado a tu ERP, PDFs y correos en tiempo real.

Acción

Solo genera texto (pasivo).

Ejecuta acciones (envía correos, crea filas en Excel).

Alucinación

Alta (inventa si no sabe).

Nula / Baja (se limita a tus documentos con RAG).

Valor

Lúdico / Consultivo.

Operativo / Transaccional.


El concepto de RAG (Retrieval Augmented Generation)

En la próxima sesión (Sesión 3), implementaremos RAG. Es la técnica que permite a Llama "leer" tus manuales antes de contestar.

Flujo de Arquitectura RAG

1

Input

El usuario hace una pregunta. "¿Cómo se factura a Liverpool?"

2

Retrieval (búsqueda)

El sistema no va a Llama todavía. Va a tu base de datos de PDFs y busca el documento "Manual de Facturación".

3

Augmentation (aumento)

El sistema pega la información del manual junto con la pregunta del usuario.

4

Generation (generación)

Llama recibe todo el contexto y responde con precisión exacta.

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Tarea crítica para la sesión 3

Para construir el RAG en la siguiente sesión, es obligatorio que traigas la materia prima.

Checklist de preparación de datos (data readiness)

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